﻿#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<string.h>

using namespace std;

enum State
{
	EXIST,
	EMPTY,
	DELETE
};

template<class K, class V>
struct HashData
{
	pair<K, V> _kv;
	State _state = EMPTY;
};

template <class K, class V>
class HashTable
{
private:
	vector<HashData<K, V>> _tables;
	size_t _n = 0; // 表中存储数据个数
};

inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n)
{
	// Note: assumes long is at least 32 bits.
	static const int __stl_num_primes = 28;
	static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] =
	{
		 53, 97, 193, 389, 769,
		 1543, 3079, 6151, 12289, 24593,
		 49157, 98317, 196613, 393241, 786433,
		 1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,
		 50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,
		 1610612741, 3221225473, 4294967291
	};

	const unsigned long* first = __stl_prime_list;
	const unsigned long* last = __stl_prime_list + __stl_num_primes;
	const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);
	return pos == last ? *(last - 1) : *pos;
}

template <class K>
struct HashFunc
{
	 size_t operator()(const K & key)
	{
		return (size_t)key;
	}
};
// 特化
template <>
struct HashFunc<string>
{
// 字符串转换成整形，可以把字符ascii码相加即可
// 但是直接相加的话，类似"abcd"和"bcad"这样的字符串计算出是相同的
// 这里我们使用BKDR哈希的思路，用上次的计算结果去乘以一个质数，这个质数一般为31, 131等效果会⽐较好
	size_t operator()(const string & key)
	{
		size_t hash = 0;
		for (auto e : key)
		{
			hash *= 131;
			hash += e;
		}
		return hash;
	}
};

template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>
class HashTable
{
public:
private:
	vector<HashData<K, V>> _tables;
	size_t _n = 0; // 表中存储数据个数
};

namespace zyb
{
	enum State
	{
		EXIST,
		EMPTY,
		DELETE
	};
	template<class K, class V>
	struct HashData
	{
		pair<K, V> _kv;
		State _state = EMPTY;
	};
	template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>
	class HashTable
	{
	public:
		//这里返回大于或等于n的一个质数数组中的一个数
		inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n)
		{
			// Note: assumes long is at least 32 bits.
			static const int __stl_num_primes = 28;
			static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] =
			{
				53, 97, 193, 389, 769,
				1543, 3079, 6151, 12289, 24593,
				49157, 98317, 196613, 393241, 786433,
				1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,
				50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,
				1610612741, 3221225473, 4294967291
			};
			const unsigned long* first = __stl_prime_list;
			const unsigned long* last = __stl_prime_list +__stl_num_primes;
			const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);
			return pos == last ? *(last - 1) : *pos;
		}
		//构造
		HashTable()
		{
			_tables.resize(__stl_next_prime(1));
		}
		//插入操作
		bool Insert(const pair<K, V>& kv)
		{
			if (Find(kv.first))//检查冗余
				return false;
			// 负载因子大于0.7就扩容
			// if((double)_n / (double)_tables.size() >= 0.7)
			if (_n * 10 / _tables.size() >= 7)
			{
				// 这里利用类似深拷被现代写法的思想插入后交换解决
				HashTable<K, V, Hash> newHT;
				newHT._tables.resize(__stl_next_prime(_tables.size() + 1));
				for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
				{
					if (_tables[i]._state == EXIST)
					{
						newHT.Insert(_tables[i]._kv);
					}
				}
				_tables.swap(newHT._tables);
			}
			//插入操作
			Hash hash;//转成整数的仿函数对象
			size_t hash0 = hash(kv.first) % _tables.size();
			size_t hashi = hash0;
			size_t i = 1;
			while (_tables[hashi]._state == EXIST)
			{
				// 线性探测
				hashi = (hash0 + i) % _tables.size();
				// 二次探测就变成 +- i^2
				++i;
			}
			_tables[hashi]._kv = kv;
			_tables[hashi]._state = EXIST;
			++_n;
			return true;
		}
		//查找
		HashData<K, V>* Find(const K& key)
		{
			Hash hash;
			size_t hash0 = hash(key) % _tables.size();
			size_t hashi = hash0;
			size_t i = 1;
			while (_tables[hashi]._state != EMPTY)
			{
				if (_tables[hashi]._state == EXIST
					&& _tables[hashi]._kv.first == key)
				{
					return &_tables[hashi];
				}
				// 线性探测
				hashi = (hash0 + i) % _tables.size();
				++i;
			}
			return nullptr;
		}
		//删除
		bool Erase(const K& key)
		{
			HashData<K, V>* ret = Find(key);
			if (ret == nullptr)
			{
				return false;
			}
			else
			{
				ret->_state = DELETE;
				--_n;
				return true;
			}
		}
	private:
		vector<HashData<K, V>> _tables;
		size_t _n = 0; // 表中存储数据个数
	};
}

namespace zyb_hash_bucket
{
	template<class K, class V>
	struct HashNode
	{
		pair<K, V> _kv;
		HashNode<K, V>* _next;//因为是链表所以要储存下一个节点的地址
		HashNode(const pair<K, V>& kv)
			:_kv(kv)
			, _next(nullptr)
		{}
	};

	template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>
	class HashTable
	{
		typedef HashNode<K, V> Node;
		inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n)//返回一个质数用于扩容
		{
			static const int __stl_num_primes = 28;
			static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] =
			{
				53, 97, 193, 389, 769,
				1543, 3079, 6151, 12289, 24593,
				49157, 98317, 196613, 393241, 786433,
				1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,
				50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,
				1610612741, 3221225473, 4294967291
			};
			const unsigned long* first = __stl_prime_list;
			const unsigned long* last = __stl_prime_list +
				__stl_num_primes;
			const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);
			return pos == last ? *(last - 1) : *pos;
		}
	public:
		//构造
		HashTable()
		{
			_tables.resize(__stl_next_prime(1), nullptr);//第一个参数是vector大小，第二个参数是储存内容为空地址
		}
		// 拷被构造和赋值拷贝需要实现深拷贝

		//析构
		~HashTable()
		{
			// 依次把每个桶释放
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
			{
				Node* cur = _tables[i];
				while (cur)
				{
					Node* next = cur->_next;
					delete cur;
					cur = next;
				}
				_tables[i] = nullptr;
			}
		}

		//插入
		bool Insert(const pair<K, V>& kv)
		{
			Hash hs;
			size_t hashi = hs(kv.first) % _tables.size();
			// 负载因子 == 1 则扩容
			// 扩容操作：
			if (_n == _tables.size())
			{
				/*HashTable<K, V> newHT;
				newHT._tables.resize(__stl_next_prime(_tables.size()+1);
				for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
				{
					Node* cur = _tables[i];
					while(cur)
					{
						newHT.Insert(cur->_kv);
						cur = cur->_next;
					}
				}
				_tables.swap(newHT._tables);*/
				// 如果使用上面的方法，扩容时创建新的结点又销毁旧节点，后面还要使用旧结点，就浪费了
				// 下面的方法为直接移动旧表的结点到新表，效率更好
				vector<Node*> newtables(__stl_next_prime(_tables.size() + 1), nullptr);
				for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
				{
					Node* cur = _tables[i];
					while (cur)
					{
						Node* next = cur->_next;
						// 旧表中节点，挪动新表重新映射的位置
						size_t hashi = hs(cur->_kv.first) % newtables.size();
						// 头插到新表
						cur->_next = newtables[hashi];
						newtables[hashi] = cur;
						cur = next;
					}
					_tables[i] = nullptr;
				}
				_tables.swap(newtables);
			}

			// 插入操作：头插
			Node* newnode = new Node(kv);
			newnode->_next = _tables[hashi];
			_tables[hashi] = newnode;
			++_n;
			return true;
		}

		//查找操作
		Node* Find(const K& key)
		{
			Hash hs;
			size_t hashi = hs(key) % _tables.size();
			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (cur->_kv.first == key)
				{
					return cur;
				}
				cur = cur->_next;
			}
			return nullptr;
		}

		bool Erase(const K& key)
		{
			Hash hs;
			size_t hashi = hs(key) % _tables.size();
			Node* prev = nullptr;
			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (cur->_kv.first == key)
				{
					if (prev == nullptr)
					{
						_tables[hashi] = cur->_next;
					}
					else
					{
						prev->_next = cur->_next;
					}
					delete cur;
					--_n;
					return true;
				}
				prev = cur;
				cur = cur->_next;
			}
			return false;
		}
	private:
		vector<Node*> _tables; // 指针数组
		size_t _n = 0; // 表中存储数据个数
	};
}




























